openmv寻黑线阈值
时间: 2023-08-04 09:04:55 浏览: 63
根据引用[1]中提供的信息,openmv寻黑线阈值可以通过使用自适应阈值来实现。自适应阈值可以根据图像中的光线条件自动调整阈值,从而更好地适应不同的环境。在openmv中,可以使用`img.get_statistics(roi=ROI)`函数来获取指定ROI内的平均阈值。具体的代码示例可以参考引用[2]中提供的链接。在代码中,通过设置ROI区域并采样多次,然后计算平均阈值来得到最终的阈值值。
相关问题
openmv双黑线寻迹
您好!对于OpenMV双黑线寻迹的问题,您可以通过以下步骤来实现:
1. 设置摄像头:连接OpenMV开发板并设置摄像头的参数,例如帧率、分辨率等。
2. 图像处理:使用OpenMV的图像处理功能,将摄像头捕获的图像转换为灰度图像或二值图像。
3. 寻找黑线:通过阈值化或其他图像处理算法,将黑线与其他区域分离。可以使用OpenMV的find_blobs()函数来寻找黑色区域。
4. 轨迹跟踪:根据找到的黑线区域,确定车辆需要跟随的轨迹。可以使用OpenMV的线段检测函数来获得黑线的起点和终点坐标。
5. 控制车辆:根据车辆当前位置和目标轨迹,使用适当的控制算法(如PID)来控制车辆的转向角度和速度。
请注意,以上步骤仅为一般的实现思路,具体的代码实现可能因您的具体需求和硬件环境而有所不同。您可以参考OpenMV官方文档和示例代码,了解更多关于图像处理和控制算法的细节。希望能对您有所帮助!
openmv循黑线代码
以下是OpenMV循黑线代码示例:
```python
import sensor
import image
import time
import math
# 颜色阈值
black_threshold = (0, 50, -70, 0, -80, -10)
# 调整此值以控制小车的转向速度
turn_degrees_per_second = 180
# 小车电机控制相关
left_motor_speed = 0
right_motor_speed = 0
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
# 控制小车电机转动的函数
def set_motor_speeds(left, right):
global left_motor_speed
global right_motor_speed
left_motor_speed = left
right_motor_speed = right
print("L:%d R:%d" % (left_motor_speed, right_motor_speed))
# 循黑线控制函数
def track_line():
global left_motor_speed
global right_motor_speed
img = sensor.snapshot()
# 获取黑色线的线段
line = img.get_regression(black_threshold, roi=(0, 100, 160, 20), robust=True)
# 如果没有找到线段,则停车
if not line:
print("Stop")
set_motor_speeds(0, 0)
return
# 计算线段的斜率和偏置量
rho_err = abs(line.rho()) - img.width() / 2
# 如果线段偏右,则将小车向左转,反之向右转
if line.theta() > 90:
set_motor_speeds(int(turn_degrees_per_second - (rho_err / 100)), int(turn_degrees_per_second))
else:
set_motor_speeds(int(turn_degrees_per_second), int(turn_degrees_per_second - (rho_err / 100)))
# 循环执行循黑线控制
while True:
track_line()
time.sleep(10)
```
这也是一个循迹控制代码示例,但是使用了不同的颜色阈值来检测黑色线段。代码中使用 `black_threshold` 定义了黑色线的颜色阈值,其余部分与循黄线代码类似。注意,在实际应用中,需要根据实际情况调整颜色阈值和其他参数来达到最佳效果。